SSVKernel(x,tin): 带有自适应局部数据带宽的核密度估计 - MATLAB开发

简介：
这段代码实现了一个名为SSVKernel的MATLAB函数，用于执行带有自适应局部数据带宽选择机制的核密度估计。该工具能够有效提升复杂数据分布下的密度估计准确性。 要做的第一件事是运行教程代码 `tutorial.m`。 文档提供了一个函数 `ssvkernel` 用于返回优化的内核密度估计，使用具有本地适应数据的带宽高斯核函数。 例子： ```matlab x = 0.5-0.5*log(rand(1,1e3)); t = linspace(0,3,500); [y,t,optw] = ssvkernel(x,t); % 此示例生成内核密度估计值 y 的向量，使用在向量 t 中指定的点和局部自适应带宽 optw。 ``` 此外还提供了 `sskernel` 用于优化固定内核带宽以及 `sshist` 直方图优化。